【专题推荐】规划决策——智能船艇的“最强大脑”

摘要：在智能船艇迈向全自主航行的征程中，“看多远、想多深、算多准”始终是决定成败的三步棋。本期“规划决策”方向专题，我们集结了最新成果，覆盖感知、规划、决策到协同的全链路：从利用导航雷达回波首次让0.5 m漂浮物提前78 m现形，到改进DQN、蚁群、DDPG等算法在

在智能船艇迈向全自主航行的征程中，“看多远、想多深、算多准”始终是决定成败的三步棋。本期“规划决策”方向专题，我们集结了最新成果，覆盖感知、规划、决策到协同的全链路：从利用导航雷达回波首次让0.5 m漂浮物提前78 m现形，到改进DQN、蚁群、DDPG等算法在千岛湖水域“削弯取直”；从三维势场、RRT*+凸优化生成的可操纵局部轨迹，到多艇围捕与大型AUV高速避障的实战级验证——每一项研究都在回答同一命题：如何在复杂海洋环境中，为船艇装上更聪明、更安全、更经济的“航行大脑”。愿这组文章为学界与产业界打开新视野，也为我国智能航海技术按下加速键。

本期推荐的是“智能船艇操纵与控制”专题中的规划决策类方向的论文，欢迎阅读和引用。

基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法

江坤颐，孙世平*，蒋丙栋，蔡庆

摘要:【目的】为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区、浮筒、小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不佳的问题，提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。【方法】首先，采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系，为栅格地图构建奠定基础，期间，基于群相邻关系对近邻点迹进行凝聚，抑制目标分裂导致的航迹偏差；然后，利用所提的基于自然对数函数的占据栅格地图概率更新算法，通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物；最后，建立基于点迹属性的栅格地图概率扩散模型，以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。【结果】实船试验结果表明，所提方法可准确获取养殖区、浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息，抑制目标分裂现象；与经典方法相比，所提方法对干舷0.5 m的小型漂浮物首次发现距离提升了78.34 m，定位精度提升了1.42 m。【结论】所提方法能够实现对多种海洋漂浮障碍物、海面运动目标的准确感知，确保无人艇航行安全。

【引用本文】江坤颐, 孙世平, 蒋丙栋, 等. 基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):94–104.

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关巍，曲胜*，张显库，胡彤博

通信作者：曲胜大连海事大学航海学院

摘要:【目的】为提升实际海域环境下船舶航行路径的经济性与安全性，提出一种改进深度Q网络（DQN）算法的船舶全局路径规划方法。【方法】首先，引入优先经验回放机制赋予重要样本更高的权重，提升学习效率；然后，再通过决斗网络和噪声网络改进DQN的网络结构，使其对特定状态及其动作的价值评估更加准确，并同时具备一定的探索性和泛化性。【结果】实验结果表明，在马尼拉附近海域环境下，相比于A*算法和DQN算法，改进算法在路径长度上分别缩短了1.9%和1.0%，拐点数量上分别减少了62.5%和25%。【结论】实验结果验证了改进DQN算法能够更经济、更合理地规划出有效路径。【引用本文】关巍, 曲胜, 张显库, 等. 基于改进DQN 算法的船舶全局路径规划研究[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1): 105–112.

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基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究

通信作者：石兵华数字金融创新湖北省重点实验室

摘要:【目的】针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题，提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化（ACO）算法。【方法】采用概率路线图法（PRM）得到一条初始路径，依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素，使得初始路径和终点附近的信息素浓度大，其他栅格的信息素浓度参照与两者的距离逐渐减少，改善蚂蚁在前期路径搜索盲目性大的问题，缩短计算时间；建立求解多目标路径规划问题的目标函数，通过设定权重来平衡安全指数、能耗和路径曲折度之间的关系，为不同的应用场景生成符合需求的多样化路径，并使信息素增量随路径的优劣进行自适应调整，以强化优质路径在整个蚁群中的影响；同时，设置启发式矩阵系数的自适应调整机制，引入与迭代次数相关的余弦调节因子，以提高ACO算法的寻优效率。对路径进行二次优化以获得全局最优路径，减少航行过程中的频繁转向和转弯幅度。最后，以黄石的“仙岛湖”和杭州的“千岛湖”两个真实湖泊为地图，通过实验将所提算法与其他传统的ACO算法、A*算法和改进ACO算法进行路径规划效果的比较。【结果】结果显示，相比其他传统的ACO算法，所提算法规划的路径最短（减少61.71%），距离障碍物最远，路径曲折度最小，运行时间也得到改善。【结论】实验结果表明，所提算法可降低无人船的航行能耗，减少转弯次数与转弯幅度，提升路径的平滑性和安全性。

【引用本文】谢国兵, 贺沩, 胡旺文, 等. 基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1): 113–122.

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基于双向拟合滤波的无人艇水面目标保距跟踪算法研究

摘要:【目的】针对无人艇在对水面移动船舶进行保距跟踪过程中，由于目标摆脱运动度大且环境中定位精度不足，导致跟踪过程中出现振动与滞后问题，开展无人艇跟踪策略的研究。【方法】首先采用基于多项式和粒子群的双向拟合算法对雷达采样数据进行误差消除；然后基于无人艇与动态目标船的运动态势，以无人艇保距稳定跟踪为导向，规划无人艇航速航向。【结果】实艇试验结果表明，经双向拟合算法滤波后的数据更平滑，符合船舶运动规律；无人艇基于规划的航速航向可稳定跟踪目标船。【结论】该方法能有效满足无人艇稳定跟踪需求，对单目标跟踪具有良好的效果。

【引用本文】史晓骞, 许嘉, 陈侯京, 等. 基于双向拟合滤波的无人艇水面目标保距跟踪算法研究[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):123–132.

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王群朋，李龙浩*，关宏旭，刘佳仑，蔡健哲，沙正荣，张金水

通信作者：李龙浩武汉理工大学交通与物流工程学院

摘要:【目的】为使局部路径规划算法更加符合船舶操纵特性，生成的参考路径更加安全可靠，提出一种三维势场建模方法。【方法】将笛卡尔坐标系转换为椭球体坐标系，解决势场分布函数的各向同性问题，通过求解拉普拉斯方程计算船舶势能分布函数，设计势场模型和模型预测控制（MPC）算法相结合的控制框架，提升不同场景下船舶动态实时局部路径规划的适应性。以苏通长江公路大桥桥区水域实际航行船舶为仿真对象，采用三维势场模型获取局部参考路径，结合MPC算法进行船舶路径跟踪控制仿真试验。【结果】结果表明，在单船对遇场景、单船交叉会遇场景以及多船场景下，相较于传统人工势场和改进人工势场生成的参考路径，三维势场模型的局部参考路径长度、曲线平滑度、最大转向角度、平均绝对航向误差整体表现最优。可以生成距离更短、更平滑的局部路径，且更加符合船舶实际操纵习惯，在交通流量密集的场景下的抖动更加轻微。【结论】三维势场模型生成的局部参考路径可以有效识别目标船舶转向角度和船舶尺度差异，降低对周围目标船舶数量的依赖，并能有效获取船舶智能体之间的相互作用，具有较高的可靠性。

【引用本文】王群朋, 李龙浩, 关宏旭, 等. 基于三维势场模型的船舶局部路径规划方法[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):133–144.

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基于快速随机搜索树*与凸优化的船舶路径规划与跟踪算法

周畅*，于特，刘佳鹏，卢地华，曾青山

通信作者：周畅上海船舶电子设备研究所

摘要:【目的】针对欠驱动船舶在障碍物水域的路径规划与路径跟踪问题，提出一种基于快速随机搜索树（RRT）与凸优化的船舶路径规划与跟踪算法。【方法】通过使用RRT*算法，在栅格环境中进行采样并规划出可行路径，得到关键点序列。针对可行路径中的关键点序列，基于有限记忆BFGS凸优化算法和Cubic样条曲线，对曲线的经济性与安全性进行优化，获取时间参数化的更平滑和安全的船舶路径。最后，使用模型预测控制算法进行船舶控制输出序列规划，引导船舶安全、经济地避开障碍物，从起始点航行至目标点。【结果】结果显示，采用该算法对一艘船舶的运动进行模拟，可实现有效的路径规划和跟踪，路径搜索时间少于2×10−5 s，路径优化时间少于0.5 s，路径跟踪绝对误差小于0.75 m。【结论】所做研究表明所提路径规划与跟踪算法能够确保船舶的有效路径搜索与优化，可为无人船舶的进一步研究和工程化应用提供一定的思路。

【引用本文】周畅, 于特, 刘佳鹏, 等. 基于快速随机搜索树*与凸优化的船舶路径规划与跟踪算法[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):145–159.

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基于阶段诱导学习的多无人艇协同目标围捕策略

通信作者：高颖大连民族大学机电工程学院

摘要:【目的】针对海上目标无人艇智能逃逸问题，提出一种基于阶段诱导学习的多无人艇协同目标围捕策略。【方法】首先构建针对无人艇围捕逃逸的马尔科夫博弈模型，明确基于距离和角度的围捕成功判定条件。为提升智能逃逸下多无人艇的目标围捕性能，采用集中式训练−分布式执行框架和长短时记忆网络相结合的方法，基于多智能体柔性行动−评判（MASAC）算法开展协同围捕训练。同时，设计基于阶段诱导的协同围捕奖励机制，依据双方当前状态来优化训练进程，避免“惰性围捕艇”现象，提高围捕成功率，引导无人艇由易到难地完成围捕任务。【结果】仿真结果表明，与仅采用阶段诱导奖励的MASAC、仅采用长短时记忆网络的MASAC和MASAC围捕策略相比，所提策略的围捕成功率分别提高3.3%，6.1%和24.4%，验证了其可行性和有效性。【结论】所提策略为无人艇攻防对抗提供了有价值的技术参考，有助于推动无人艇技术在相关领域的应用与发展。

【引用本文】曲星儒, 江雨泽, 龙飞飞, 等. 基于阶段诱导学习的多无人艇协同目标围捕策略[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):160–169.

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基于改进DDPG算法的无人船自主避碰决策方法

关巍*，郝淑慧，崔哲闻，王淼淼

通信作者：关巍大连海事大学航海学院

摘要:【目的】针对传统深度确定性策略梯度（DDPG）算法数据利用率低、收敛性差的特点，改进并提出一种新的无人船自主避碰决策方法。【方法】利用优先经验回放（PER）自适应调节经验优先级，降低样本的相关性，并利用长短期记忆（LSTM）网络提高算法的收敛性。基于船舶领域和《国际海上避碰规则》（COLREGs），设置会遇情况判定模型和一组新定义的奖励函数，并考虑了紧迫危险以应对他船不遵守规则的情况。为验证所提方法的有效性，在两船和多船会遇局面下进行仿真实验。【结果】结果表明，改进的DDPG算法相比于传统DDPG算法在收敛速度上提升约28.8%，【结论】训练好的自主避碰模型可以使无人船在遵守COLREGs的同时实现自主决策和导航，为实现更加安全、高效的海上交通智能化决策提供参考。

【引用本文】关巍, 郝淑慧, 崔哲闻, 等. 基于改进DDPG 算法的无人船自主避碰决策方法[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):170–178.

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有限视域与多元约束下大型AUV三维高速避障方法

通信作者：乔磊上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院

摘要:【目的】针对现有自主水下航行器（AUV）避障研究主要聚焦于中小型AUV低速避障，并且过于简化系统内外多元约束的问题，提出一种大型AUV实时三维高速避障方法。【方法】所提方法融合感知、规划和控制模块，确保大型、高速、欠驱动AUV能在未知非结构化海底地形安全高效航行。首先，构建以机器人为中心的双分辨率海底地形图，以平衡感知精度和计算效率。其次，设计包含滤波器、特征提取与匹配的动态感知框架，实现对未知移动障碍物运动的预测。然后，通过结合全局考虑风险的路径搜索和局部时空联合的轨迹优化，生成满足多元约束的激进轨迹。最后，采用球坐标系反馈控制器进行轨迹跟踪。【结果】在长航程海床高速跨越的高保真实验中，长度为13.96 m的大型AUV能够灵活躲避动静态障碍物，并遵守多元约束，同时全航程维持6.0 m/s的预设速度。【结论】所提方案可使大型高速AUV在有限视域和多元约束下，安全避障且敏捷航行，有效提升其自主作业能力。

【引用本文】李祥弘, 于林, 苏婧, 等. 有限视域与多元约束下大型AUV 三维高速避障方法[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):179–188.

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以下展示的近三年在《中国舰船研究》已录用或已出版的其他有关规划决策方向论文，按时间先后顺序排列，欢迎阅读和引用。

贺硕, 徐高欢, 靳远远, 李亚飞, 李甜田, 王华, 郭毅博, 李璐璐, 徐明亮*

通信作者：徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院

【引用本文】贺硕, 徐高欢, 靳远远, 等. 基于深度强化学习的多约束舰载机动态路径规划研究[J]. 中国舰船研究.

[2] 面向舰船受限保障能力的舰基航空器运送任务规划方法

李正阳, 梁洪瑜, 刘翔宇, 郭放*, 苏析超

通信作者：郭放海军航空大学航空基础学院

【引用本文】李正阳, 梁洪瑜, 刘翔宇, 等. 面向舰船受限保障能力的舰基航空器运送任务规划方法[J]. 中国舰船研究.

[3] 大模型驱动的USV集群自适应路径规划方法

史岳橙, 焦锐阳, 吕沐, 李梅, 高睿*